岗位职责
- 深入理解信贷、风控、财富、客服等至少一条金融业务线，与产品经理、业务方共创智能体落地场景，输出可执行的技术方案。
- 负责智能体核心能力开发，包括 prompt 设计、RAG 知识库构建、工具接口封装、多轮对话流程编排及异常兜底策略。
- 对接金融核心系统与数据中台，完成智能体与现有业务平台的安全、稳定集成，保障数据合规与资金安全。
- 建立智能体效果评估体系，持续追踪准确率、转化率、用户满意度等关键指标，并基于反馈迭代优化。
职位要求
- 3年以上开发经验，至少熟练掌握一门主力语言（Java/Python/Go/Rust），具备扎实的系统编程与工程化能力。
- 理解 LLM 推理链路与 Agent 交互范式（ReAct、Plan-and-Solve、Reflection），能设计可靠的多步工具调用与错误恢复机制。
- 具备清晰的系统分层与抽象能力，能从业务问题出发进行架构拆解，而非仅执行单点需求。
- 是 AI Agent 产品（Claude Code、Cursor、ChatGPT、Manus 等）的深度用户，对主流 Agent 的能力边界与交互范式有切身体感。 有以下经验者优先考虑：
- 有 Agent Harness / Runtime 系统设计与落地经验——包括编排引擎、沙箱隔离、状态持久化、容错重试、Multi-Agent 协作中的任一方向。
- 熟悉 Model Context Protocol (MCP)、OpenAI Function Calling 或类似工具协议标准，有 Agent 工具生态或 SDK 设计经验。
- 有 Agent 评测体系建设经验，能设计覆盖规划、工具调用、记忆连续性等维度的自动化评测流程。
- 有模型微调/RLHF/Agentic RL 实践经验，理解如何将 Agent 行为能力内化到模型权重中。
- 关注 AI Agent 前沿进展（Self-Evolution、Cross-task Experience Accumulation、Runtime Harness 设计），有开源贡献。
